leetcode_313_超级丑数

题目:

编写一段程序来查找第 n 个超级丑数。
超级丑数是指其所有质因数都是长度为 k 的质数列表 primes 中的正整数。
示例:
输入: n = 12, primes = [2,7,13,19]
输出: 32
解释: 给定长度为 4 的质数列表 primes = [2,7,13,19],前 12 个超级丑数序列为:[1,2,4,7,8,1143,,16,19,26,28,32] 。
说明:
1 是任何给定 primes 的超级丑数。
给定 primes 中的数字以升序排列。
0 < k ≤ 100, 0 < n ≤ 10^6, 0 < primes[i] < 1000 。
第 n 个超级丑数确保在 32 位有符整数范围内。
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解析概念:

质数
质数(prime number)又称素数,有无限个。质数定义为在大于1的自然数中,除了1和它本身以外不再有其他因数。
丑数判断方法
首先除2,直到不能整除为止,然后除5到不能整除为止,然后除3直到不能整除为止。最终判断剩余的数字是否为1,如果是1则为丑数,否则不是丑数。
超级丑数
超级丑数是指其所有质因数都是长度为 k 的质数列表 primes 中的正整数。(质因数不再是2,3,5,而是给定列表prime 中的数字)

解题方法

本题在网上有很多种解法,本人分享一种自己一步步优化,最终通过leetcode的方法
起始思路也是参考网上大神,如下:
每一个新丑数,都可以表示为一个丑数乘以质因数数组中的元素得到
假设我们已经有了数组长度为m的元素从小到大排列的的丑数数组,那么下一个满足条件的丑数应该如何得到呢?其实无非就是利用上述规则:
将已经有的丑数数组中每一个元素乘以primes质因数数组,得到一堆新的丑数,从其中挑选出比现有的丑数数组大的最少的那一个元素,就是下一个满足条件的丑数
说到这其实我们已经可以写出一个满足题意的代码了,缺点就是还是不满足时长限制(本人亲测),于是参考了剑指offer,在此基础上又做了一步改进。
改进的点就是不再是将所有的丑数都乘以primes质因数数组,而是新增两个和primes等长的数组,分别叫 idxPri、numPri
idxPri数组中元素满足如下条件:

ugly[ idxPri[i]  - 1 ] * primes[i] <= ugly[ ugly.length-1 ]

numPri数组中元素为

numPri[i] = ugly[ idxPri[i] ] * primes[i]

有了这两个数组,每次我们找下一个丑数的时候都是找对于primes中的每一个质因子,乘以 ugly 中哪一个丑数元素比ugly中最大的丑数刚好大一点。找到这个丑数元素的下标我们将其存储到idxPri中,存储下标与primes对应上,并把每一个质因子所产生的比ugly最大丑数大一点的那个丑数也按对应下标存到numPri中,对比numPri中谁最小,谁就应该是下一个丑数。
循环此过程,直到ugly长度达到n
具体代码如下

var nthSuperUglyNumber = function(n, primes) {
     var ugly = [1]
     var idxPri = new Array( primes.length ).fill(0)
     var numPri = new Array( primes.length )
     var last = ugly[ ugly.length-1 ] 
    while( n !== ugly.length ){     
        for( var i = 0 ; i < idxPri.length ; i++ ){
            while( ugly[ idxPri[i] ] * primes[i] <= last ) {
                idxPri[i]++;
            }
        }
        for( var i= 0  ; i < idxPri.length ; i++ ){
            numPri[i] = ugly[ idxPri[i] ] * primes[i]
        }
        ugly.push( numPri.reduce( function(a,b){ return a<b ? a : b } ) )
        last = ugly[ ugly.length-1 ]
    }
    return last
 }

剑指offer上对于这种方法解释是以空间代价换时间代价,其实大家仔细看可以看出,每次找出一个丑数过程循环的次数少了很多,但是我们又额外声明了两个数组,这应该就是书上所说的空间换时间。

呼吸不停,代码不止!

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